Schwerpunkt II: Prädiktion

Die Prädiktion des Fahrzeugumfeldes ist eine Voraussetzung für alle Planungsvorgänge in einem automatisierten Fahrzeug, weil es sich in diesem Umfeld sicher bewegen und den Insassen eine komfortable Fahrt bieten muss. Diese Prädiktion muss in einem sich ständig ändernden Verkehrsumfeld realisiert werden.

Das Ziel des Schwerpunktes Prädiktion in Beyond Validation AI ist es die zukünftigen Bewegungen der Verkehrsteilnehmender vorherzusagen und die mit diesen Vorhersagen verbundenen Unsicherheiten zu modellieren, zu reduzieren, zu quantifizieren und zu validieren. Im Fokus stehen sowohl aleatorische Unsicherheiten, die aus dem stochastischen Verhalten von Verkehrsteilnehmern resultieren, als auch epistemische Unsicherheiten, die durch unvollständiges Wissen, begrenzte Datenabdeckung oder Modelllimitationen verursacht werden. Dabei werden Strategien zur Reduzierung von Unsicherheit durch Einbeziehung von Kontextinformationen und durch hybride Architekturen, die physikalisch fundierte Garantien bieten, erforscht. Ein weiterer Aspekt ist die Nutzung längerfristiger Verkehrskontexte zur Reduktion von Unsicherheiten. Es wird untersucht, wie längere zeitliche Beobachtungen, Informationen zum Fahrstil sowie die Vorhersage langfristiger Verhaltensintentionen die Qualität der Umfeldprädiktion verbessern können. Darüber hinaus adressiert der Schwerpunkt Prädiktion auch das menschliche Verhalten als Unsicherheitsquelle. Dafür werden Verhaltensmodelle entwickelt, die die kognitiven und physischen Merkmale menschlicher Verkehrsteilnehmender besser erfassen. Der Fokus liegt dabei sowohl auf Fahrenden als auch auf vulnerablen Verkehrsteilnehmenden, mit dem Ziel, die Verhaltensvorhersage im Mischverkehr zu verbessern und eine effektivere Interaktion zwischen Menschen und automatisierten Systemen zu unterstützen.